Influencing Itch: Why Training Background of Skinfluencers Matters from a Contact Allergen Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Dermatitis®Ahead of Print LetterInfluencing Itch: Why Training Background of Skinfluencers Matters from a Contact Allergen PerspectiveClaire Herzog, Hadley Johnson, Rob L. Shaver, and Sara A. HylwaClaire Herzoghttps://orcid.org/0009-0008-1016-438XUniversity of Minnesota Medical School, Minneapolis, MN, USA.Search for more papers by this author, Hadley Johnsonhttps://orcid.org/0000-0002-0101-2017University of Minnesota Medical School, Minneapolis, MN, USA.Search for more papers by this author, Rob L. ShaverUniversity of South Dakota Sanford School of Medicine, Sioux Falls, SD, USA.Search for more papers by this author, and Sara A. HylwaPark Nicollet Contact Dermatitis Clinic, Minneapolis, MN, USA.Department of Dermatology, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA. Search for more papers by this authorEmail the corresponding author at [email protected]Published Online:11 Jul 2023https://doi.org/10.1089/derm.2023.0078AboutSectionsView articleView Full TextPDF/EPUB Permissions & CitationsDownload CitationsTrack CitationsAdd to favorites Back To Publication ShareShare onFacebookTwitterLinked InRedditEmail View article"Influencing Itch: Why Training Background of Skinfluencers Matters from a Contact Allergen Perspective." Dermatitis®, , pp. FiguresReferencesRelatedDetails Volume 0Issue 0 Information© 2023 American Contact Dermatitis Society. All Rights Reserved.To cite this article:Claire Herzog, Hadley Johnson, Rob L. Shaver, and Sara A. Hylwa.Influencing Itch: Why Training Background of Skinfluencers Matters from a Contact Allergen Perspective.Dermatitis®.ahead of printhttp://doi.org/10.1089/derm.2023.0078Online Ahead of Print:July 11, 2023PDF download
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».